这个时候要不要去试试chatgpt 
感谢！感觉这种需求实在是太小众了，为此专门开发工具不值当也产生不了价值。没有现成的工具或方案，就不整理了，乱就乱吧。
或许可行，但我不是搞机器学习的，以后可能会学习点皮毛，但为了现在这个小需求，不值得投入太多时间和精力。
非常感谢！完美解决问题
我使用alldup对模拟数据做了一个测试，结果怎么说呢…只能说alldup很强，但在这个问题上并不能“完美”解决问题，仍然留有少许遗憾。
如图：
仅摘取“富爸爸”系列3个文件，选择fuzzy match模式，将匹配率降低到20%，仍然无法完整匹配三个文件。从这里看，我估计alldup采用的是文本相似度匹配原理，而不是分词后的词频聚类方法。相信在实际应用过程中，其结果要么是匹配率较高而匹配不到，要么是匹配率较低乱匹配。
想看看楼主实际应用效果反馈是怎样的。
在参数没变的条件下，我最开始选了一套同系列的书籍进行测试，结果都匹配到了。您回复后，又测试了富爸爸系列，结果11本匹配到10本。刚才对所有书进行了匹配，结果全乱了，没有任何规律，和您猜想的一样。
我暂时不整理了，太耗费时，后续就关注豆瓣读书推荐，看哪本搜哪本吧。
话说，突然想起来我电脑里也存了一个
找不到整理的办法，一直在那扔着。。。。。。
厉害哦，试试这个：
老舍《A》.azw3
《B》老舍著.azw3
《C》老舍.azw3
《D》by鲁迅.azw3
《鲁迅合集》.azw3
《F》周树人.azw3
我也想玩，可是没号
仅考虑搜索的话，这类模糊搜索能一路扯到 语义向量检索 这方向上去
但从目的出发，楼主是不是更该找个支持刮削的图书管理软件
厉害哦，这都行
首先感谢 @1113 提供的chatgpt试用接口。
使用部分实际数据，借这个试用接口测试了一下，结果如下：
从结果可见，通过不断改变话术，可以诱导AI提供更加符合要求的答案，但可能因为是试用版的原因，AI只能提供缩略版或者说不完整版的答案。
但不管怎么说，至少能看出，AI是有可能圆满解决此类问题的，毕竟天花板很高，现在做不到，也许下一个版本就能做到。